HS 2025
LV-Leitung: Dr. Sandra Grinschgl / MSc. Aaron Friedli
Tutor: BSc. Lars Schilling
3. Einheit, 17.09.2025
Hier eine sprachlich glattere Version deiner Fragen:
Fragen zu den Hands-On-Übungen der ersten beiden Wochen?
Was hat euch Schwierigkeiten bereitet?
Gibt es noch Unklarheiten?
Welche Übungen sollen wir gemeinsam live durchgehen?
XXX
Planung, Organisation, Speicherung, Dokumentation und Archivierung von Daten während des gesamten Forschungsprozesses.
Fair Prinzipien
Data Management Plan (SNF)
Förderorganisatornen & Journals
Praktische Umsetzung:
Ordnerstrukturen & Versionierung
Dokumentation (README, Codebooks)
Offene Dateiformate
Standard für die Organisation von Daten, Skripten und weiteren Studiendokumenten
Leicht Abgeändertes Format für die Abgaben.
Hilft euch eine übersichtliche Ordnerstruktur zu behalten
XXXX
Namen können aus Buchstaben, Zahlen und Zeichen (_ oder .) bestehen
Er muss mit Buchstaben begonnen werden und darf keine Leerzeichen beinhalten
Sonderzeichen und Großbuchstaben sollten vermieden werden Keine Namen verwenden, die schon an Funktionen vergeben sind (z.B. mean())
Empfehlung für einen leserlichen Code: snake_case
Name soll Variable inhaltlich bestmöglich beschreiben
Reproduzierbarkeit; „clarity instead of brevity“
Benennung am besten in Englisch um internationalen Standards zu folgen
Kommentierung von R-Code mit #
Text nach # wird ignoriert (für 1 Zeile)
Neue Zeilen müssen wieder mit # beginnen
Naiver Personen sollen Datensatz nachvollziehen können (Reproduzierbarkeit & Zusatzanalysen)
Beinhaltet eine Liste und Beschreibung aller Variablen
Wie wurde die Variable erhoben (z.B. aus welchem Fragebogen)?
Wie wurde die Variable berechnet (z.B. Summenscore, Mittelwert)?
Welche Werte kann die Variable annehmen (Minimum und Maximum)?
Variablennamen in Codebook sollen identisch zu Variablennamen in Datensatz sein
Variable muss ausführlich genug beschrieben sein, sodass andere Personen es nachvollziehen können
Kann in verschiedenen Formaten erstellt werden (Word, Excel, ect.)
Excel-Vorlage für das Seminar (siehe ILIAS - Abschlussprojekt - Codebook)
Beispiel: “Example_Codebook” - Ordner
Für weitere Anleitungen siehe “Guideline_Codebook”.
Siehe auch: Pennington (2023)
Digitale Rohdaten
Skript soll den gesamten Weg von den Rohdaten bis hin zu den Ergebnissen dokumentieren
Wenn man euren Code auf den Rohdaten laufen lässt, sollte man (fehlerfrei) zu den Ergebnissen kommen
Skript ist kommentiert und sinnvoll gegliedert
Bereits vorhanden in euren Ordnern (r_you_ready)
Wir mergen diese heute oder in EH4 zu einem vollständigen Datensatz –> dat_full
Notwendig für „gemergten“ Datensatz „dat_full“
Vorlage ist auf Englisch, kann aber auch auf Deutsch ausgefüllt werden (selbes gilt für Datenanalyseplan)
Basierend auf Horstmann et al. (2020)
Abgabe bis EH6 über ILIAS
Danach Peer Feedback
XXX Live Zeigen? @Sandra?
Schritte – Import BFI Datenset, EInige Variablen Live eintragen?
… Uns mit den Grundlagen von Forschungsdatenmanagement beschäftigt
… PsychDS als einen Standard kennengelernt
…Style-Empfehlungen für R Code besprochen
…die Gründe für und den Aufbau von einem Codebook besprochen
…Datensätze in R importiert
…diese gemerged und exportiert